产品推送方法、装置以及存储介质与流程

1.本技术涉及互联网技术领域，特别是涉及一种产品推送方法、装置以及存储介质。


背景技术：

2.目前消费互联网和短视频平台的日益发展给用户带来的大量的信息。而这些平台也会针对用户行为模式进行采集和分析，进行数据建模，生成用户的行为习惯记录。在用户访问的时候会根据其行为习惯进行数据推送。但在探索用户新的需求方面未有成熟的方案，尤其在工业互联网领域更是探索不足。现有解决方式多采用随机变量扰动的方案，通过控制量的方式实现，但对于随机的方式很难在质上有所把控，使得在于探索用户新的兴趣上很容易造成太过激进的情况，容易使得用户体验感变差，造成用户流失。比如用户一直在听流行音乐，为探索客户新的兴趣，给用户推送了几次古典音乐，如果客户确实不喜欢古典音乐，那么用户很可能就不用这款平台了。但如果不给用户推荐新的风格的歌曲，一直推荐一种风格的产品，用户很可能就会觉得乏味和无趣，对平台也失去兴趣。
3.针对上述的现有技术中存在的产品推送方式变通性差，使得用户兴趣度低的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。


技术实现要素：

4.本技术的实施例提供了一种产品推送方法、装置以及存储介质，以至少解决现有技术中存在的产品推送方式变通性差，使得用户兴趣度低的技术问题。
5.根据本技术实施例的一个方面，提供了一种产品推送方法，包括：获取待推送的多个型号的第一产品的产品信息；根据预设的正交实验表确定待推送的第一产品型号的第一产品、第一产品型号的第一产品的推送周期和第一产品型号的第一产品的目标用户群体；以及根据所确定的推送周期，将第一产品型号的第一产品的产品信息推送给目标用户群体的终端设备。
6.根据本技术实施例的另一个方面，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时由处理器执行以上任意一项所述的方法。
7.根据本技术实施例的另一个方面，还提供了一种产品推送装置，包括：信息获取模块，用于获取待推送的多个型号的第一产品的产品信息；第一确定模块，用于根据预设的正交实验表确定待推送的第一产品型号的第一产品、第一产品型号的第一产品的推送周期和第一产品型号的第一产品的目标用户群体；以及信息推送模块，用于根据所确定的推送周期，将第一产品型号的第一产品的产品信息推送给目标用户群体的终端设备。
8.根据本技术实施例的另一个方面，还提供了一种产品推送装置，包括：处理器；以及存储器，与处理器连接，用于为处理器提供处理以下处理步骤的指令：获取待推送的多个型号的第一产品的产品信息；根据预设的正交实验表确定待推送的第一产品型号的第一产品、第一产品型号的第一产品的推送周期和第一产品型号的第一产品的目标用户群体；以及根据所确定的推送周期，将第一产品型号的第一产品的产品信息推送给目标用户群体的
终端设备。
9.在本技术实施例中，服务器会先将推荐周期、用户特征等影响用户兴趣的条件进行组合，构成正交实验表，再从正交实验表中找到最优实验记录，从而可以根据确定的最优实验记录，向目标用户群体推荐产品信息，满足目标用户群体的推送需求，提高用户满意度。与现有的方案相比，本技术方案会在根据用户行为习惯进行产品推送的基础上，探索用户新的需求，避免仅推送给用户同一类型的产品，而不推送其他类型的问题，从而可以提高用户兴趣，增加用户黏度。并且本技术方案利用正交实验表建立合理、简洁的实验方式，使得实验均衡分散、数据计算简单，避免了因数据过多造成的工作量大且数据不易统计的情况。进而解决了现有技术中存在的产品推送方式变通性差，使得用户兴趣度低的技术问题。
附图说明
10.此处所说明的附图用来提供对本技术的进一步理解，构成本技术的一部分，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
11.图1是用于实现根据本技术实施例1所述的方法的计算设备的硬件结构框图；
12.图2是根据本技术实施例1所述的产品推送的系统的示意图；
13.图3是根据本技术实施例1的第一个方面所述的正交实验表的示意图；
14.图4是根据本技术实施例1的第一个方面所述的产品推送方法的流程示意图；
15.图5是根据本技术实施例1的第一个方面所述的产品推送方法的又一个流程示意图；
16.图6是根据本技术实施例2所述的产品推送装置的示意图；以及
17.图7是根据本技术实施例3所述的产品推送装置的示意图。
具体实施方式
18.为了使本技术领域的人员更好地理解本技术的技术方案，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本技术保护的范围。
19.需要说明的是，本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
20.实施例1
21.根据本实施例，提供了一种产品推送方法的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描
述的步骤。
22.本实施例所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端、服务器或者类似的计算设备中执行。图1示出了一种用于实现产品推送方法的计算设备的硬件结构框图。如图1所示，计算设备可以包括一个或多个处理器(处理器可以包括但不限于微处理器mcu或可编程逻辑器件fpga等的处理装置)、用于存储数据的存储器、以及用于通信功能的传输装置。除此以外，还可以包括：显示器、输入/输出接口(i/o接口)、通用串行总线(usb)端口(可以作为 i/o接口的端口中的一个端口被包括)、网络接口、电源和/或相机。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，计算设备还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。
23.应当注意到的是上述一个或多个处理器和/或其他数据处理电路在本文中通常可以被称为“数据处理电路”。该数据处理电路可以全部或部分的体现为软件、硬件、固件或其他任意组合。此外，数据处理电路可为单个独立的处理模块，或全部或部分的结合到计算设备中的其他元件中的任意一个内。如本技术实施例中所涉及到的，该数据处理电路作为一种处理器控制(例如与接口连接的可变电阻终端路径的选择)。
24.存储器可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本技术实施例中的产品推送方法对应的程序指令/数据存储装置，处理器通过运行存储在存储器内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的应用程序的产品推送方法。存储器可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器可进一步包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
25.传输装置用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算设备的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置包括一个网络适配器(network interface controller，nic)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置可以为射频(radiofrequency，rf)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
26.显示器可以例如触摸屏式的液晶显示器(lcd)，该液晶显示器可使得用户能够与计算设备的用户界面进行交互。
27.此处需要说明的是，在一些可选实施例中，上述图1所示的计算设备可以包括硬件元件(包括电路)、软件元件(包括存储在计算机可读介质上的计算机代码)、或硬件元件和软件元件两者的结合。应当指出的是，图1仅为特定具体实例的一个实例，并且旨在示出可存在于上述计算设备中的部件的类型。
28.图2是根据本实施例所述的产品推送的系统的示意图。参照图2所示，该系统包括：服务器200。其中服务器200用于将不同产品型号的第一产品的产品信息根据不同的推送周期，推送给用户1～用户3的终端设备101～103。需要说明的是，系统中的服务器200和终端设备101～103均可适用上面所述的硬件结构。
29.图3是根据本实施例所述的正交实验表的示意图。参照图3所示，该正交实验表共有9条实验记录，4个因素。4个因素分别为a、b、t和p。其中a 为产品，共有3个型号，分别为a1、a2和a3。其中产品a1、a2和a3为型号不同的同一类型产品。b为产品，共有3个型号，分别
为b1、b2和b3。其中产品b1、b2和b3为型号不同的同一类型产品。并且其中产品a和产品b 之间的关联程度在本实施例中不作限定。t为推送周期，即推送产品a与推送产品b之间的时间间隔，共有3种推送周期，分别为1t、2t和3t。p为将产品a和产品b推送给用户群体的用户特征(即用户性格)，共有3种用户特征，分别为内向、外向和中和。以id为1的实验记录为例，服务器200将产品a1 推送给外向的用户后，间隔1t个推送周期，再次将产品b1推送给外向的用户。并且图3所示的正交实验表中还列出了与各条实验记录对应的实验结果 q1～q9。其中q1～q9示出了9条实验中，相应的产品b1～b3与对应类型的用户之间的匹配度。例如，q1表示在id为1的实验1中，产品b1与外向的用户的匹配度；q2表示在实验2中，产品b2与中和的用户的匹配度。
30.以上数据例如可以通过服务器200根据预先执行的正交实验数据获得。具体地，服务器200首先执行正交实验表中id为1的实验，在将产品a1(即第二产品)推送给外向的样本用户的终端设备之后，再隔1t个周期，将产品b1 (即第一产品)再次推送给外向的样本用户的终端设备，并根据外向的样本用户的反馈信息记录产品b1与外向的样本用户的匹配度q1作为实验结果。服务器200之后执行id为2的实验，在将产品a1(即第二产品)推送给中和的样本用户的终端设备之后，再隔2t个周期，将产品b2(即第一产品)再次推送给中和的样本用户的终端设备，并根据样本用户的反馈信息记录产品b2与中和的样本用户的匹配度q2作为实验结果。以此类推，直到id为9的实验结束并获得相应的实验结果q9。从而服务器200可以根据正交实验的实验数据构建图3所示的正交实验表。
31.在上述运行环境下，根据本实施例的第一个方面，提供了一种产品推送方法，该方法由图2中所示的服务器200实现。图4示出了该方法的流程示意图，参考图4所示，该方法包括：
32.s402：获取待推送的多个型号的第一产品的产品信息；
33.s404：根据预设的正交实验表确定待推送的第一产品型号的第一产品、第一产品型号的第一产品的推送周期和第一产品型号的第一产品的目标用户群体；以及
34.s406：根据所确定的推送周期，将第一产品型号的第一产品的产品信息推送给目标用户群体的终端设备。
35.具体地，服务器200需要向用户推送产品时，首先会获取待推送的多个型号的第一产品的产品信息。参考图3所示，例如，服务器200向用户待推送的多个型号的第一产品包括b1、b2和b3。服务器200会获取b1、b2和b3(即第一产品)的产品信息(s402)。
36.进一步地，图3为预设的正交实验表，参考图3所示，服务器200在确定待推送的第一产品、推送周期和目标用户群体之前，还会通过预设的正交实验表进行实验，得到各项实验结果。具体地，服务器200首先执行正交实验表中 id为1的实验，在将产品a1(即第二产品)推送给外向的样本用户的终端设备之后，再隔1t个周期，将产品b1(即第一产品)再次推送给外向的样本用户的终端设备。服务器200之后执行id为2的实验，在将产品a1(即第二产品)推送给中和的样本用户的终端设备之后，再隔2t个周期，将产品b2(即第一产品)再次推送给外向的样本用户的终端设备，并以此类推，直到实验结束。服务器200在实验结束后得到实验结果。当实验结果表明正交实验表中的 id为7的实验记录为最优实验时，服务器200将正交实验表中的b1(即，第一产品型号的第一产品)、3t(即，第一产品型号的第一产品的推送周期)和中和的用户群体(即，第一产品型号的第一产品的目标用户群体)确定为最优
实验(s404)。
37.进一步地，服务器200根据确定的推送周期3t，将产品b1(即，第一产品型号的第一产品)的产品信息推送给中和的用户群体(即，目标用户群体) 的终端设备(例如用户1的终端设备101)。
38.正如背景技术中所述的，目前消费互联网和短视频平台的日益发展给用户带来的大量的信息。而这些平台也会针对用户行为模式进行采集和分析，进行数据建模，生成用户的行为习惯记录。在用户访问的时候会根据其行为习惯进行数据推送。但在探索用户新的需求方面未有成熟的方案，尤其在工业互联网领域更是探索不足。现有解决方式多采用随机变量扰动的方案，通过控制量的方式实现，但对于随机的方式很难在质上有所把控，使得在于探索用户新的兴趣上很容易造成太过激进的情况，容易使得用户体验感变差，造成用户流失。比如用户一直在听流行音乐，为探索客户新的兴趣，给用户推送了几次古典音乐，如果客户确实不喜欢古典音乐，那么用户很可能就不用这款平台了。但如果不给用户推荐新的风格的歌曲，一直推荐一种风格的产品，用户很可能就会觉得乏味和无趣，对平台也失去兴趣。
39.针对以上所述的技术问题，通过本技术实施例的技术方案，服务器200会先将推荐周期、用户特征等影响用户兴趣的条件进行组合，构成正交实验表，再从正交实验表中找到最优实验记录，从而可以根据确定的最优实验记录，向目标用户群体推荐产品信息，满足目标用户群体的推送需求，提高用户满意度。与现有的方案相比，本技术方案会在根据用户行为习惯进行产品推送的基础上，探索用户新的需求，避免仅推送给用户同一类型的产品，而不推送其他类型的问题，从而可以提高用户兴趣，增加用户黏度。并且本技术方案利用正交实验表建立合理、简洁的实验方式，使得实验均衡分散、数据计算简单，避免了因数据过多造成的工作量大且数据不易统计的情况。进而解决了现有技术中存在的产品推送方式变通性差，使得用户兴趣度低的技术问题。
40.可选地，根据预设的正交实验表确定待推送的第一产品型号的第一产品、第一产品型号的第一产品的推送周期和第一产品型号的第一产品的目标用户群体的操作，包括：从正交实验表的多个实验记录中筛选出符合筛选条件的实验记录，其中多个实验记录用于记录以第一产品的不同产品型号、不同推送周期以及不同的用户群体作为条件推送第一产品的实验数据；以及根据所筛选的实验记录确定第一产品型号的第一产品、第一产品型号的第一产品的推送周期以及第一产品型号的第一产品的目标用户群体。
41.具体地，参考图3所示，正交实验表中9条实验记录用于记录以产品b(即，第一产品)的不同产品型号(即b1、b2和b3)、不同推送周期(即1t、2t 和3t)以及不同的用户群体(即内向、中和外向)作为条件推送产品b(即，第一产品)的实验数据。服务器200根据正交实验表中的实验数据，将表中的 9条实验记录依次进行实验，得到每条实验的匹配度。例如，服务器200首先执行正交实验表中id为1的实验，在将产品a1(即第二产品)推送给外向的样本用户的终端设备(例如用户2的终端设备102)之后，再隔1t个周期，将产品b1(即第一产品)次推送给外向的样本用户的终端设备(例如用户2的终端设备102)，用户2(即外向的样本用户)通过终端设备102将对于产品b1 的反馈信息发送至服务器200，服务器200接收到用户2(即外向的样本用户) 的反馈信息后，会根据该反馈信息计算用户2(即外向的样本用户)与产品b1 (即第一产品)的匹配度，即用户2(即外向的样本用户)对于产品b1(即第一产
品)的感兴趣程度。此外，对于正交实验表中id为2～9的实验记录，依照上述方式执行并计算匹配度。其中产品a1、a2和a3为用户已接受的产品，并且对于产品a和产品b之间的关联关系在本实施例中不作要求。从而服务器 200计算出正交实验表中id为1～9的实验记录的匹配度依次为：q1～q9。
42.进一步地，当服务器200设定的筛选条件为：最高匹配度。则匹配度最高的实验记录为id为7的实验记录。则服务器200将从正交实验表的9个实验记录中筛选出符合筛选条件的实验记录为：a3、b1、3t以及中和。从而服务器200根据确定的实验记录在将产品a3的产品信息推送给中和的用户群体(即目标用户群体)的终端设备之后，再隔周期3t，将产品b1(即，第一产品型号的第一产品)的产品信息推送给该中和的用户群体(即，目标用户群体)的终端设备(例如用户1的终端设备101)。
43.此外，服务器200还可以利用正交实验表中的各项实验数据统计或查找符合要求的实验记录。
44.例如服务器200可以在正交实验表中查找推送具体型号的产品b(例如产品b2)的实验记录，并根据所查找的实验记录推送该具体型号的产品b。例如服务器200可以在正交实验表中查找推送产品b2的实验记录，即id分别为2、 5和8的实验记录。然后服务器200从id为2、5和8的实验记录中确定推送产品b2时匹配度最高的实验记录为id为5的实验记录。然后服务器200根据所确定实验记录，将产品a2推送给外向的用户群体后，再隔周期3t，将产品 b2推送给该外向的用户群体。
45.此外，例如服务器200可以在正交实验表中查找向具体类型的用户群体推送产品b的实验记录，并根据所查找的实验记录向该具体类型的用户群体推送相应型号的产品b。例如，服务器200可以在正交实验表中查找向外向的用户群体推送产品b的实验记录，即id分别为1、5和9的实验记录。然后服务器 200从id为1、5和9的实验记录中确定向外向的用户群体推送产品b时匹配度最高的实验记录，即id为1的实验记录。然后服务器200根据所确定实验记录，将产品a1推送给外向的用户群体后，再隔周期1t，然后将产品b1推送给该外向的用户群体。
46.此外，例如服务器200可以在正交实验表中查找具体的推送周期的实验记录，并根据所查找的实验记录，按照该具体的推送周期推送相应类型的产品b。例如，服务器200可以在正交实验表中查找推送周期为3t的实验记录，即id 分别为3、5和7的实验记录。然后服务器200从id为3、5和7的实验记录中确定匹配度最高的实验记录，即id为7的实验记录。然后服务器根据所确定的实验记录，将产品a3推送给中和的用户群体后，再隔周期3t，将产品b1 推送给该中和的用户群体。
47.此外，服务器200还可以在正交实验表中根据具体型号的产品a，例如产品a1，确定用于推送产品b的实验记录(即从实验id为1～3的实验记录中确定匹配度最高的实验记录)，并根据所确定的实验记录推送相应型号的产品b。
48.从而本技术方案通过预设的筛选条件可以从实验记录中找到需要的实验记录，从而可以快速准确地得到符合要求的第一产品、推送周期和目标用户群体。
49.可选地，根据所确定的推送周期，将第一产品型号的第一产品的产品信息推送给目标用户群体的终端设备的操作，包括：根据所筛选的实验记录，确定与第一产品型号的第一产品关联的第二产品型号的第二产品，其中在正交实验表的实验记录中，第二产品的不
同产品型号也是推送第一产品的条件之一，并且推送周期用于记录推送第二产品的产品信息与推送第一产品的产品信息之间的时间间隔；以及在将第二产品型号的第二产品的产品信息推送至目标用户群体之后，根据推送周期将第一产品型号的第一产品的产品信息推送给目标用户群体的终端设备。
50.具体地，参考图3所示，服务器200推送产品b(即第一产品)的条件除了不同产品型号的第一产品(即产品b1、b2和b3)、推送周期和用户群体之外，还包括不同产品型号的第二产品(即，产品a1、a2和a3)。并且在推送产品b之前，服务器200还需要向目标用户群体推送产品a。其中产品a1、 a2和a3为目标用户群体接受的产品，即目标用户群体感兴趣的产品。并且其中推送周期用于记录推送第二产品的产品信息与推送第一产品的产品信息之间的时间间隔。
51.进一步地，服务器200需要从筛选出来的id为7的实验记录中确定与产品b1(即，第一产品型号的第一产品)关联的产品a3(即，第二产品型号的第二产品)。在产品a3(即，第二产品型号的第二产品)的产品信息推送至中和的用户群体(即，目标用户群体)后，根据推送周期3t，将产品b1(即，第一产品型号的第一产品)的产品信息推送给中和的用户群体(即，目标用户群体)。
52.从而，本技术方案将已推送的第二产品作为正交实验表的因素之一，可以在推送第一产品之前，将第二产品作为参照，确定推送周期。从而让正交实验表更加完整，可以精确得到最优实验记录。
53.可选地，在获取待推送的多个型号的第一产品的产品信息之前，通过以下操作步骤设计正交实验表：确定待推送的多个型号的第一产品的产品信息；确定已推送的多个型号的第二产品的产品信息；确定与多个用户特征对应的多个样本用户集合；确定向不同的样本用户集合推送的第一产品的推送周期；以及根据多个型号的第一产品、多个型号的第二产品、多个样本用户集合以及推送周期确定正交实验表，其中正交实验表用于描述多个实验记录的条件。
54.具体地，参考图3所示，服务器200在获取待推送的多个型号的第一产品的产品信息之前，通过以下操作步骤设计正交实验表：
55.(1)服务器200确定待推送的产品b1、b2和b3(即，多个型号的第一产品)的产品信息；
56.(2)服务器200确定已推送的产品a1、a2和a3(即，多个型号的第二产品)的产品信息；
57.(3)服务器200确定用户特征为外向、内向和中和的多个样本用户集合；
58.(4)服务器200确定向外向、内向和中和的样本用户集合推送产品b1、 b2和b3(即，第一产品)的产品信息的推送周期1t、2t和3t；
59.(5)服务器200将产品b1、b2和b3(即，多个型号的第一产品)、产品a1、a2和a3(即，多个型号的第二产品)、用户特征为外向、内向和中和的多个样本用户集合以及推送周期1t、2t和3t等条件进行排列组合，从而得到多条不同的实验记录，根据实验记录确定正交实验表(对应于图3)。
60.从而本技术方案将已推送的产品、待推送的产品、推送周期和用户特征组成正交实验表，将影响用户兴趣的各项条件进行组合实验，从而得到提高用户兴趣度的最优的解
决方案。并且本技术方案利用正交实验表建立合理、简洁的实验方式，从而使得实验均衡分散、数据计算简单，避免了因数据过多造成的工作量大且数据不易统计的情况。
61.可选地，方法还包括：接收多个样本用户集合对不同实验记录下的多个型号的第一产品的多个反馈信息；以及根据多个反馈信息计算多个型号的第一产品的匹配度。
62.具体地，在服务器200根据预设的正交实验表，向用户特征为外向、内向和中和的样本用户集合的终端设备推送产品b1、b2和b3(即第一产品)的产品信息，样本用户集合通过终端设备接收到产品b1、b2和b3(即第一产品) 的产品信息，之后对产品b1、b2和b3(即第一产品)的产品信息进行反馈，例如但不限于点击、浏览和评论等等。服务器200在接收到样本用户集合的反馈信息后，会将反馈信息中的点击次数、浏览时长和评论情感倾向，反馈该信息的样本用户集合的用户特征以及推送周期作为参数，基于深度模型计算产品 b1、b2和b3(即，第一产品)的排斥度。以及服务器200根据正交实验表中的各条实验记录，计算第一产品和第二产品之间的相似度，之后服务器200根据相似度和排斥度计算匹配度。
63.例如，预设的正交实验表中id为1的实验记录为：a1、b1、1t以及外向。服务器200根据该实验记录向用户特征为外向的样本用户集合的终端设备102 推送产品b1(即第一产品)的产品信息，外向的样本用户集合通过终端设备 102接收到产品b1(即第一产品)的产品信息后，对产品b1(即第一产品) 的产品信息进行点击、浏览和评论等操作，之后服务器200接收到外向的样本用户集合的上述反馈信息后，将反馈信息中的点击次数、浏览时长和评论情感倾向，外向的样本用户集合的用户特征(即，外向)以及推送周期1t作为参数，基于深度模型计算产品b1(即，第一产品)的排斥度。参考图5所示，例如，用户对产品1的浏览时长为0.1s(对应于用时0.1s)，用户对产品2的浏览时长为20s(对应于用时20s)，则深度模型计算出产品1比产品2的排斥度高。即浏览时长越长，点击次数越多，以及评论情感倾向于态度良好，则排斥度越低。反之则排斥度排斥度越低。其中，深度模型是依据用户排斥度特征，通过cnn卷积神经网络，生成的计算排斥度的模型。并且其中排斥度特征为与用户的反馈信息对应的用户浏览时长、关注、取消关注、不感兴趣和收藏等信息特征。
64.之后服务器200会获取产品a1(即，第二产品)和产品b1(即，第一产品)的关联程度，计算产品a1(即，第二产品)和产品b1(即，第一产品) 的之间的相似度。然后服务器200根据公式：相识度-排斥度＝匹配度，计算外向的样本用户集合在推送周期为1t的情况下，与产品b1(即，第一产品)的匹配度。
65.之后服务器200依照计算id为1的实验记录的匹配度的方式，计算id为 2～9的实验记录的匹配度。从而服务器200可以得到正交实验表中与所有的实验记录对应的匹配度。
66.从而本技术方案根据用户反馈信息和正交实验表中的各项实验条件计算用户匹配度，从而可以准确得到影响用户匹配度的主要因素，并且可以通过匹配度了解用户的喜好，从而可以在合适的时间准确地向特定用户特征的用户推送产品，从而提高用户的兴趣。
67.此外，参考图5所示，产品特征为依据用户浏览的产品，计算出用户感兴趣的产品特征。推荐系统为通过ai的离线处理工作，对产品进行离线处理，并存储至数据库中，依据用户的访问产品的实时反馈信息，来搜索推荐用户感兴趣的产品。之后服务器200将用户感兴趣的产品，在进行匹配度计算，并对推荐的产品进行排名，进而推荐给用户。
68.此外，参考图1所示，根据本实施例的第二个方面，提供了一种存储介质。所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时由处理器执行以上任意一项所述的方法。
69.从而根据本实施例，服务器会先将推荐周期、用户特征等影响用户兴趣的条件进行组合，构成正交实验表，再从正交实验表中找到最优实验记录，从而可以根据确定的最优实验记录，向目标用户群体推荐产品信息，满足目标用户群体的推送需求，提高用户满意度。与现有的方案相比，本技术方案会在根据用户行为习惯进行产品推送的基础上，探索用户新的需求，避免仅推送给用户同一类型的产品，而不推送其他类型的问题，从而可以提高用户兴趣，增加用户黏度。并且本技术方案利用正交实验表建立合理、简洁的实验方式，使得实验均衡分散、数据计算简单，避免了因数据过多造成的工作量大且数据不易统计的情况。进而解决了现有技术中存在的产品推送方式变通性差，使得用户兴趣度低的技术问题。
70.需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
71.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘) 中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
72.实施例2
73.图6示出了根据本实施例所述的产品推送装置600，该装置600与根据实施例1的第一个方面所述的方法相对应。参考图6所示，该装置600包括：信息获取模块610，用于获取待推送的多个型号的第一产品的产品信息；第一确定模块620，用于根据预设的正交实验表确定待推送的第一产品型号的第一产品、第一产品型号的第一产品的推送周期和第一产品型号的第一产品的目标用户群体；以及信息推送模块630，用于根据所确定的推送周期，将第一产品型号的第一产品的产品信息推送给目标用户群体的终端设备。
74.可选地，第一确定模块620包括：记录筛选子模块，用于从正交实验表的多个实验记录中筛选出符合筛选条件的实验记录，其中多个实验记录用于记录以第一产品的不同产品型号、不同推送周期以及不同的用户群体作为条件推送第一产品的实验数据；以及第一确定子模块，用于根据所筛选的实验记录确定第一产品型号的第一产品、第一产品型号的第一产品的推送周期以及第一产品型号的第一产品的目标用户群体。
75.可选地，信息推送模块630包括：第二确定子模块，用于根据所筛选的实验记录，确定与第一产品型号的第一产品关联的第二产品型号的第二产品，其中在正交实验表的实验记录中，第二产品的不同产品型号也是推送第一产品的条件之一，并且推送周期用于记录推送第二产品的产品信息与推送第一产品的产品信息之间的时间间隔；以及信息推送子模块，用于在将第二产品型号的第二产品的产品信息推送至目标用户群体之后，根据推送周期将第一产品型号的第一产品的产品信息推送给目标用户群体的终端设备。
76.可选地，设计模块，用于在获取待推送的多个型号的第一产品的产品信息之前，通过以下操作步骤设计正交实验表：第三确定子模块，用于确定待推送的多个型号的第一产
品的产品信息；第四确定子模块，用于确定已推送的多个型号的第二产品的产品信息；第五确定子模块，用于确定与多个用户特征对应的多个样本用户集合；第六确定子模块，用于确定向不同的样本用户集合推送的第一产品的推送周期；以及第七确定子模块，用于根据多个型号的第一产品、多个型号的第二产品、多个样本用户集合以及推送周期确定正交实验表，其中正交实验表用于描述多个实验记录的条件。
77.可选地，装置600还包括：信息接收模块，用于接收多个样本用户集合对不同实验记录下的多个型号的第一产品的多个反馈信息；以及计算模块，用于根据多个反馈信息计算多个型号的第一产品的匹配度。
78.从而根据本实施例，服务器会先将推荐周期、用户特征等影响用户兴趣的条件进行组合，构成正交实验表，再从正交实验表中找到最优实验记录，从而可以根据确定的最优实验记录，向目标用户群体推荐产品信息，满足目标用户群体的推送需求，提高用户满意度。与现有的方案相比，本技术方案会在根据用户行为习惯进行产品推送的基础上，探索用户新的需求，避免仅推送给用户同一类型的产品，而不推送其他类型的问题，从而可以提高用户兴趣，增加用户黏度。并且本技术方案利用正交实验表建立合理、简洁的实验方式，使得实验均衡分散、数据计算简单，避免了因数据过多造成的工作量大且数据不易统计的情况。进而解决了现有技术中存在的产品推送方式变通性差，使得用户兴趣度低的技术问题。
79.实施例3
80.图7示出了根据本实施例的第一个方面所述的产品推送装置700，该装置 700与根据实施例1的第一个方面所述的方法相对应。参考图7所示，该装置 700包括：处理器710；以及存储器720，与处理器710连接，用于为处理器710 提供处理以下处理步骤的指令：获取待推送的多个型号的第一产品的产品信息；根据预设的正交实验表确定待推送的第一产品型号的第一产品、第一产品型号的第一产品的推送周期和第一产品型号的第一产品的目标用户群体；以及根据所确定的推送周期，将第一产品型号的第一产品的产品信息推送给目标用户群体的终端设备。
81.可选地，根据预设的正交实验表确定待推送的第一产品型号的第一产品、第一产品型号的第一产品的推送周期和第一产品型号的第一产品的目标用户群体的操作，包括：从正交实验表的多个实验记录中筛选出符合筛选条件的实验记录，其中多个实验记录用于记录以第一产品的不同产品型号、不同推送周期以及不同的用户群体作为条件推送第一产品的实验数据；以及根据所筛选的实验记录确定第一产品型号的第一产品、第一产品型号的第一产品的推送周期以及第一产品型号的第一产品的目标用户群体。
82.可选地，根据所确定的推送周期，将第一产品型号的第一产品的产品信息推送给目标用户群体的终端设备的操作，包括：根据所筛选的实验记录，确定与第一产品型号的第一产品关联的第二产品型号的第二产品，其中在正交实验表的实验记录中，第二产品的不同产品型号也是推送第一产品的条件之一，并且推送周期用于记录推送第二产品的产品信息与推送第一产品的产品信息之间的时间间隔；以及在将第二产品型号的第二产品的产品信息推送至目标用户群体之后，根据推送周期将第一产品型号的第一产品的产品信息推送给目标用户群体的终端设备。
83.可选地，在获取待推送的多个型号的第一产品的产品信息之前，通过以下操作步骤设计正交实验表：确定待推送的多个型号的第一产品的产品信息；确定已推送的多个型
号的第二产品的产品信息；确定与多个用户特征对应的多个样本用户集合；确定向不同的样本用户集合推送的第一产品的推送周期；以及根据多个型号的第一产品、多个型号的第二产品、多个样本用户集合以及推送周期确定正交实验表，其中正交实验表用于描述多个实验记录的条件。
84.可选地，存储器720还用于为处理器710提供处理以下处理步骤的指令：接收多个样本用户集合对不同实验记录下的多个型号的第一产品的多个反馈信息；以及根据多个反馈信息计算多个型号的第一产品的匹配度。
85.从而根据本实施例，服务器会先将推荐周期、用户特征等影响用户兴趣的条件进行组合，构成正交实验表，再从正交实验表中找到最优实验记录，从而可以根据确定的最优实验记录，向目标用户群体推荐产品信息，满足目标用户群体的推送需求，提高用户满意度。与现有的方案相比，本技术方案会在根据用户行为习惯进行产品推送的基础上，探索用户新的需求，避免仅推送给用户同一类型的产品，而不推送其他类型的问题，从而可以提高用户兴趣，增加用户黏度。并且本技术方案利用正交实验表建立合理、简洁的实验方式，使得实验均衡分散、数据计算简单，避免了因数据过多造成的工作量大且数据不易统计的情况。进而解决了现有技术中存在的产品推送方式变通性差，使得用户兴趣度低的技术问题。
86.上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
87.在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
88.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
89.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
90.另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
91.所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器 (ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
92.以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。